Характеристики

Базовая модель: MolmoAct2
Библиотека: lerobot
Опубликована: 17 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

molmoact2_busybox_buttons_25k

pravsels

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Дообученная MolmoAct2 для управления роботом SO101 в задаче с кнопками BusyBox по визуальным наблюдениям и инструкциям.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

pravsels/molmoact2_busybox_buttons_25k — дообученная версия MolmoAct2, подготовленная для управления роботом SO101 при выполнении задач с кнопками BusyBox. Модель основана на allenai/MolmoAct2 и дообучена только action-expert компонент по данным набора pravsels/busybox_buttons_bimanual; контрольная точка соответствует 25 000 шагам обучения.

Модель предназначена для управления роботом по визуальным наблюдениям и инструкциям в сценарии с кнопками BusyBox. Для загрузки контрольная точка размещена в корне репозитория. В метаданных указан формат safetensors и библиотека LeRobot. Размер весов в README — около 10,9 млрд байт. Лицензия и конкретные ограничения применения в предоставленных источниках не описаны.

Сценарии применения

управление роботом SO101 при взаимодействии с кнопками BusyBox
выполнение бимануальных роботизированных действий по визуальным наблюдениям
адаптация управления MolmoAct2 к данным busybox_buttons_bimanual

Ограничения

Дообучение ориентировано на узкий сценарий BusyBox Buttons и данные для SO101; перенос на другие роботы и задачи не подтверждён. Лицензия и длина контекста в предоставленных источниках не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962модели II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

molmoact2_busybox_buttons_25k

Fine-tuned MolmoAct2 (action-expert-only) for busybox_buttons on SO101 data.


Policy	MolmoAct2 (`policy.type=molmoact2`)
Init checkpoint	allenai/MolmoAct2
Dataset	pravsels/busybox_buttons_bimanual
Task	`busybox_buttons`
Action dim	12 (bimanual)
Cameras	`top`, `left_wrist`, `right_wrist`
Training	25k steps, QUANTILES norm, freeze, batch 32 global, bimanual busybox buttons, Isambard GH200
Prior HF repo	pravsels/molmoact2_busybox_buttons
W&B project	molmoact2_busybox_buttons_25k
W&B run	jefje3jw

Checkpoints

The checkpoint (local step 025000, 25k training steps) lives at the repository root for direct loading.

Verification

| Checkpoint step | 025000 | | Source path | checkpoints/025000/pretrained_model/ | | model.safetensors | 10,884,573,720 bytes, sha256 fe3eed2a89acf9dccc0908c2257eb1836577b159a1b2a7ee7dc6752bdd9b8eb6 | | policy_preprocessor.json | 2,523 bytes, sha256 aac2ee4e61c26a5322c9b3e2f727ce060c90071e012185d9f39cceb2d43ea04a | | policy_postprocessor.json | 758 bytes, sha256 8690a8e7015281571c9de7d88073b302cd03123e5f677ea582c669dbf014e7ad | | train_config.json | 8,815 bytes, sha256 ccf797dacb83e7ca8343beb511cb6b892a4804f2feec4e644113dd13a788e098 |

Verify after download:

sha256sum model.safetensors
# expected: fe3eed2a89acf9dccc0908c2257eb1836577b159a1b2a7ee7dc6752bdd9b8eb6

Usage

from lerobot.policies.molmoact2.modeling_molmoact2 import MolmoAct2Policy
policy = MolmoAct2Policy.from_pretrained("pravsels/molmoact2_busybox_buttons_25k")

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · lerobot

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов: 5f570a3